Large cluster outbreaks sustain the HIV epidemic among MSM in Quebec
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: HIV-1 epidemics among MSM remain unchecked despite advances in treatment and prevention paradigms. This study combined viral phylogenetic and behavioural risk data to better understand underlying factors governing the temporal growth of the HIV epidemic among MSM in Quebec (2002-2015). METHODS: Phylogenetic analysis of pol sequences was used to deduce HIV-1 transmission dynamics (cluster size, size distribution and growth rate) in first genotypes of treatment-naïve MSM (2002-2015, n = 3901). Low sequence diversity of first genotypes (0-0.44% mixed base calls) was used as an indication of early-stage infection. Behavioural risk data were obtained from the Montreal rapid testing site and primary HIV-1-infection cohorts. RESULTS: Phylogenetic analyses uncovered high proportion of clustering of new MSM infections. Overall, 27, 45, 48, 53 and 57% of first genotypes within one (singleton, n = 1359), 2-4 (n = 692), 5-9 (n = 367), 10-19 (n = 405) and 20+ (n = 1277) cluster size groups were early infections (<0.44% diversity). Thirty viruses within large 20+ clusters disproportionately fuelled the epidemic, representing 13, 25 and 42% of infections, first genotyped in 2004-2007 (n = 1314), 2008-2011 (n = 1356) and 2012-2015 (n = 1033), respectively. Of note, 35, 21 and 14% of MSM belonging to 20+, 2-19 and one (singleton) cluster groups were under 30 years of age, respectively. Half of persons seen at the rapid testing site (2009-2011, n = 1781) were untested in the prior year. Poor testing propensity was associated with fewer reported partnerships. CONCLUSION: Addressing the heterogeneity in transmission dynamics among HIV-1-infected MSM populations may help guide testing, treatment and prevention strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,006 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».